SIMULASI GROUP TECHNOLOGY SYSTEM UNTUK MEMINIMALKAN BIAYA MATERIAL HANDLING DENGAN METODE HEURISTIC

Transkripsi

1 SIMULASI GROUP TECHNOLOGY SYSTEM UNTUK MEMINIMALKAN BIAYA MATERIAL HANDLING DENGAN METODE HEURISTIC Much. Djunaidi Jurusan Teknik Industri Universitas Muhammadiyah Surakarta Jl. A Yani Tromol Pos 1, Pabelan, Surakarta joned72@yahoo.com Munajat Tri Nugroho Jurusan Teknik Industri Universitas Muhammadiyah Surakarta Jl. A Yani Tromol Pos 1, Pabelan, Surakarta Johan Anton Jurusan Teknik Industri Universitas Muhammadiyah Surakarta Jl. A Yani Tromol Pos 1, Pabelan, Surakarta ABSTRAK Group Technology System merupakan metode pengaturan fasilitas produksi (machine groups) yang dibutuhkan untuk memproses suatu part family tertentu ke dalam sel-sel manufaktur. Pengaturan tata letak di CV. Sonytex yang berdasarkan process layout mengakibatkan perusahaan menghadapi permasalahan berupa tingginya kebutuhan material handling. Salah satu kriteria kinerja dalam pembentukan sel manufaktur pada GTS adalah meminimasi total jarak material handling, sehingga dapat mengurangi biaya material handling dan meningkatkan produktivitas. Dalam penelitian ini digunakan tiga metode, yaitu Bond Energy Algorithm (BEA), Rank Order Clustering (ROC) dan Rank Order Clustering 2 (ROC2). Hasil dari penelitian ini adalah dengan menerapkan group technology systems diperoleh total pengurangan jarak material handling sebesar 70 m dan penghematan biaya material handling sebesar Rp ,-. Berdasarkan model simulasi, relayout dengan metode BEA meningkatkan jumlah produksi sebesar 1 unit produk/hari dan penurunan waktu tunggu sebesar 0,575 menit. Keywords: group technology systems, simulasi, layout, material handling. Pendahuluan Pengaturan tata letak (layout) fasilitas produksi sering dijumpai dalam dunia industri. Pemilihan dan penempatan alternatif layout merupakan langkah penting dalam proses perencanaan fasilitas produksi. Salah satu cara untuk mengevaluasi kondisi tata letak fasilitas pabrik dilakukan dengan pendekatan group technology, sehingga didapatkan tingkat efisiensi dan fleksibilitas yang tinggi. Kondisi layout fasilitas produksi di CV. Sonytex mengalami kendala dalam hal jarak pemindahan bahan baku (material handling) yang kurang efisien. Permasalahan ini sangat berpengaruh dalam lingkungan produksi yang dapat memberikan implikasi besar pada biaya pemindahan bahan baku. Penerapan model simulasi diharapkan dapat 129

2 130 membantu manajemen dalam melakukan analisa terhadap rencana-rencana penataan ulang (relayout) fasilitas produksi di masa yang akan datang. Tinjauan Pustaka Tata Letak Pabrik Tata letak pabrik dapat didefinisikan sebagai tata cara pengaturan fasilitasfasilitas pabrik dengan memanfaatkan luas area secara optimal guna menunjang kelancaran proses produksi (Wignjosubroto, 1996: 67). Pengaturan tata letak pabrik yang dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas produksi sehingga kapasitas dan kualitas produksi yang direncanakan dapat dicapai dengan tingkat biaya yang paling ekonomis. Jenis-jenis tata letak pabrik meliputi : 1. Production Line Product atau Product Layout, berdasarkan pada aliran prduksi, sehingga mesin dan fasilitas produksi diatur berdasarkan prinsip machine after machine tanpa memperhatkan jenis mesin yang digunakan. 2. Functional Layout atau Process Layout, dimana pengaturan dan penempatan mesin dan peralatan produksi yang memiliki jenis yang sama dalam satu bagian. 3. Fixed Material Location Product Layout atau Fixed Position Layout, dimana mesin dan operator bergerak menuju ke produk yang direncanakan akan dibuat, khususnya untuk produk yang berat dan tidak mudah dipindahkan. 4. Product Family Layout atau Group Technology Layout, dimana pengelompokan mesin didasarkan pada kemiripan proses yang dilalui setiap produk, atau part family. Proses material handling adalah satu hal penting dalam perencanaan dalam perencanaan tata letak fasilitas produksi, karena aktivitas ini akan menentukan hubungan antara satu fasilitas produksi dengan fasilitas yang lainnya. Berdasarkan perumusan yang dibuat American Material Handling Society (AMHS), material handling dapat dinyatakan sebagai seni dan ilmu yang meliputi penanganan (handling), pemindahan (moving), pembungkusan (packaging), penyimpanan (storing), sekaligus pengendalian (controlling) dari bahan (Wignjosoebroto, 1996). Biaya Pemindahan Bahan Tujuan dari analisis pemindahan bahan baku (material handling) adalah mencapai pemindahan bahan yang tertib dan teratur tanpa mengganggu proses produksi dan dengan biaya yang rendah. Persamaan yang digunakan untuk menghitung ongkos material handling (OMH) adalah sebagai berikut: V C tool... (1) Vmat dimana, C = Kapasitas alat angkut (unit) V tool = Ukuran alat angkut (m3) V mat = Ukuran unit dipindah (m3) n f mat C Dimana, Djunaidi, dkk. Simulasi Group Technology System Untuk Meminimalkan...

3 131 f = frekuensi pemindahan n mat = jumlah unit yang dipindah C = kapasitas alat angkut (unit) cost OMH / m... (2) d Dimana, OMH/m= biaya angkut / meter (Rp/m) cost = biaya operasi / jam (Rp/jam) d = jarak angkut / jam (m/jam) Sehingga biaya pemindahan bahan baku dapat dihitung dengan persamaan berikut: OMH r f OMH / m... (3) Dimana, OMH = ongkos material handling r = jarak perpindahan (m) f = frekuensi pemindahan Konsep Dasar Algoritma Heuristic dalam Material Handling Beberapa konsep dasar yang seringkali digunakan dalam penentuan perhitungan efektivitas pemindahan bahan baku diantaranya adalah: 1. Bond Energy Algorithm (BEA) 2. Rank Order Clustering (ROC) 3. Rank Order Clustering 2 (ROC2) Metode BEA menggunakan ukuran keefektifan (measurement of effectiveness) dalam memperbaiki keseragaman dari anggota setiap kelompok part-machine. Adapun algoritma dari metode ini adalah: 1. pilih sembarang kolom part dan tentukan i=1. coba ganti setiap (p-i) kolom part dalam setiap (i+1) posisi yang mungkin dan hitung ME untuk setiap kolom dengan i m ME (kolom)= a p, map 1, m... (4) p 1m 1 2. pilih kolom yang memberikan nilai ME terbesar dan tempatkan pada posisi yang terbaik. Jika nilai tertinggi lebih dari 1, pilih sembarang diantaranya. Naikkan satu poin dan ulangi sampai i = p. 3. ulangi cara langkah pertama untuk baris, kemudian hitung ME (baris). i p ME (baris) = a p, map, m 1... (5) m 1 p 1 Algoritma pada metode ROC mengatur baris atau kolom secara interaktif berdasarkan nilai decimal secara descending (menurun), sampai tidak terdapat perubahan urutan setelah dilakukan perhitungan pada baris atau kolom bersangkutan. Algoritmanya adalah sebagai berikut: 1. mengurutkan baris. Misalkan banyaknya mesin (m) adalah 1 sampai M dan banyaknya part (p) adalah 1 sampai p, lakukan perhitungan untuk masing-masing baris dengan menggunakan rumus berikut: Jurnal Ilmiah Teknik Industri, Vol. 4, No. 3, April 2006, hal

4 132 P P p c m apm p (6) dimana a pm adalah nilai incidence matriks yang terdiri dari angka 0 dan 1 (biner). c m adalah angka yang senilai dengan desimal dari perhitungan nilai incidence matriks (0 atau 1) dengan 2 P-p. Dari rumus diatas akan diperoleh nilai decimal equivalents Cm untuk semua baris. Selanjutnya nilai tersebut diurutkan dari besar ke kecil (descending). Pengurutan ini akan menyebabkan perubahan urutan mesin. 2. mengurutkan kolom. Lakukan perhitungan untuk masing-masing kolom dengan menggunakan rumus sebagai berikut: M M m r p apm m (7) r p adalah nilai angka yang senilai dengan desimal dari perhitungan nilai incidence matriks (0 atau 1) dengan 2 M-m. Dari rumus diatas akan diperoleh nilai decimal equivalents rp untuk semua kolom. Selanjutnya nilai tersebut diurutkan dari besar ke kecil. Pengurutan ini mengakibatkan perubahan urutan part. 3. Ulangi perhitungan dari langkah 1 dan langkah 2 sampai tidak terjadi perubahan urutan, baik baris atau kolom pada matriks part-machine. Sedangkan ROC 2 diperkenalkan pertama kali oleh King dan Nakorchai (1982). Algoritma ini dimulai dengan mengidentifikasikan kolom pada sisi sebelah kanan dan pada semua baris untuk semua nama part atau mesin yang memiliki nilai 1 pada incedence matriks. Perhitungan dengan menggunakan ROC 2 dilakukan melalui tahan sebagai berikut: 1. baris diurutkan dari p=p (kolom terakhir) menuju angka 1. Tandai baris yang memiliki input angka 1, pindahkan baris yang memiliki angka ke 1 kedepan baris. Isikan sisanya pada baris berikutnya dan lakukan untuk semua baris. 2. kolom diurutkan dari m=m menuju angka 1. Pindahkan kolom yang memiliki angka 1 ke depan urutan kolom. Isikan sisanya pada urutan kolom berikutnya dan lakukan untuk semua kolom. 3. setelah kedua tahap diatas selesai, maka proses perhitungan dengan menggunakan ROC 2 telah selesai. Konsep Dasar Simulasi Simulasi diartikan sebagai suatu sistem yang digunakan untuk memecahkan atau menguraikan persoalan-persoalan dalam kehidupan nyata yang penuh dengan ketidakpastian dengan atau tidak menggunakan metode tertentu, dan lebih ditekankan pada pemakaian komputer untuk mendapatkan solusi. Adapun langkah-langkah dalam simulasi dilakukan seperti alur pada gambar 1. Djunaidi, dkk. Simulasi Group Technology System Untuk Meminimalkan...

5 133 Formulasi Masalah Spesifikasi Model Mengembangkan model simulasi Membangun model Mengumpulkan data Menetapkan Kontrol Eksperimen Menjalankan model simulasi Simulasi model Verifikasi model simulasi Validasi model simulasi Menggunakan model Pendukung Pengambilan Keputusan Gambar 1. Tahapan studi simulasi (Pritsker, 1999:36) Pengolahan Data Uji Kecukupan dan Keseragaman Data Uji kecukupan data digunakan untuk menentukan bahwa jumlah sampel data yang diambil telah cukup untuk proses pengolahan data pada proses selanjutnya. Uji Distribusi Probabilitas Distribusi probabilitas adalah model matematika yang sangat berpengaruh dan berguna dalam pembentukan model simulasi matematis berbasis komputer yang menggunakan analisis numerik yang diterjemahkan dalam bentuk program komputer. Perhitungan uji kesesuaian distribusi untuk data pengamatan dilakukan dengan bantuan media input analyzer yang dimiliki oleh software Arena 3.0, yang diasumsikan mampu melakukan perhitungan dengan valid. Model Simulasi Layout Awal Untuk mentranslasikan sistem riil yang diamati ke dalam model simulasi, akan digunakan software Arena 3.0. Data input yang diperlukan dalam penyusunan program simulasi adalah: 1. waktu kedatangan bahan baku tiap komponen. 2. waktu proses setiap komponen pada masing-masing mesin. 3. waktu transfer komponen dari satu mesin ke mesin berikutnya. 4. jumlah jam kerja. Dalam penelitian ini, ukuran performansi utama sistem yang diamati adalah jumlah produk jadi. Selain itu, ukuran performansi lainyang diamati adalah produktivitas kerja dan utilitas mesin. Jurnal Ilmiah Teknik Industri, Vol. 4, No. 3, April 2006, hal

6 134 Running Simulasi Apabila running simulasi hanya dilakukan dalam satu kali replikasi (single run experiment), maka hasil simulasi belum dapat dijadikan sebagai parameter analisa performansi sistem. Replikasi yang dilakukan dalam program simulasi ini sejumlah 30 kali. Hal ini masih harus diuji (sequential procedure) apakah dengan jumlah replikasi dari simulation result report sebanyak 30 tersebut telah mencukupi atau belum. Tabel 1. Rekapitulasi Hasil Simulasi Produk Jadi Produk A B C D Produk A B C D Jadi Jadi Total Mean Keterangan: A = Turn Buckle Panjang B = Rod Pin Atas C = Roda Gigi T71 D = Sok Pipa Validasi Model Simulasi Layout Awal Setelah data hasil running awal diperoleh, dilakukan penilaian validitas model simulasi yang telah dibuat. Sebuah model dikatakan valid secara kualitatif, jika model tersebut tidak memiliki perbedaan yang signifikan dengan sistem nyata pada setiap ukuran kinerja sistem tersebut. Sebuah model dinyatakan valid secara kuantitatif, jika memiliki alur logika yang sesuai dengan sistem nyata yang diamati. Hasil uji kesamaan dua rata-rata untuk produk Turn Buckle Panjang disajikan pada tabel 2. Dari tabel 2, terlihat bahwa t hitung berada diantara batas atas dan batas bawah. Dengan demikian maka H 0 diterima, tidak terdapat perbedaan rata-rata produksi yang signifikan antara sistem nyata dengan model simulasi. Djunaidi, dkk. Simulasi Group Technology System Untuk Meminimalkan...

7 Tabel 2. Uji Kesamaan Dua Rata-rata Turn Buckle Panjang Perbedaan Rata-rata 0.53 W1 = Var(SN) / n 0.11 Standar Dev. Sistem Nyata 1.87 W2 = Var(MS) / n 0.29 Standar Dev. Model Simulasi 2.97 T1 = T(0.025,29) 2.04 Variansi Sistem Nyata 3.50 T2 = T(0.025,29) 2.04 Variansi Model Simulasi 8.79 Batas Bawah t- hitung 0.82 Batas Atas Pembentukan Group Technology dengan Metode Heuristic Dari hasil perhitungan matriks komponen-mesin, maka komponen dan mesin yang memiliki hubungan yang dekat dikelompokkan. Matriks akhir untuk hubungan komponen-mesin dengan menggunakan pendekatan Bond Energy Algorithm (BEA), disajikan pada tabel 3. Matriks akhir untuk hubungan komponen-mesin dengan menggunakan pendekatan Rank Order Clustering (ROC), disajikan pada tabel 4. Matriks akhir untuk hubungan komponen-mesin dengan menggunakan pendekatan Rank Order Clustering orde 2 (ROC2), disajikan pada tabel 5. Tabel 3. Matriks Akhir Komponen-Mesin dengan BEA Komponen Mesin Tabel 4. Matriks Akhir Komponen-Mesin dengan ROC Komponen Mesin Jurnal Ilmiah Teknik Industri, Vol. 4, No. 3, April 2006, hal

8 136 Tabel 5. Matriks Akhir Komponen-Mesin dengan ROC2 Komponen Mesin Model Simulasi Relayout dengan Pemilihan Metode Terbaik Setelah dilakukan perhitungan efisiensi dari ketiga metode ternyata memiliki jumlah yang sama besar, yaitu Untuk itu, dalam memilih metode terbaik yang nantinya akan digunakan sebagai model simulasi relayout dan perhitungan jarak serta biaya material handling, yaitu dengan membuat model simulasi dari setiap metode. Metode BEA memiliki tingkat produktivitas tertinggi, dimana menghasilkan jumlah produk jadi lebih banyak dibandingkan dengan dua metode lainnya, yaitu sebesar 1122 unit dan waktu tunggu rata-rata terendah sebesar 1,2422 menit dari 30 replikasi. Pembahasan Penentuan Biaya Material Handling per Meter Pada Layout Awal Komponen yang terlibat dalam biaya material handling adalah: tenaga kerja berjumlah 15 orang, dengan upah sebesar Rp ,-/bulan/orang, dan alat angkut berjumlah 3 buah, dengan Rp ,- dan umur ekonomis 10 tahun. Besarnya biaya pemindahan bahan per meter adalah sebagai berikut: a. penentuan biaya depresiasi per bulan dengan metode garis lurus (straight line) P = 3 x Rp ,- N = 10 tahun = 120 bulan. S = Rp 0,- 1 Depresiasi = P S N 1 Depresiasi = = Rp 6.250,-/bulan Nilai sisa kereta dorong Rp 0,-. b. Total biaya operasional per bulan Biaya operasional = biaya depresiasi + biaya operator = Rp 6.250,- + (15 x Rp ,-) = Rp ,- Djunaidi, dkk. Simulasi Group Technology System Untuk Meminimalkan...

9 137 c. Biaya pemindahan bahan per meter. Dengan jarak total pada layout awal sebesar 274 m dan dengan jumlah 26 hari kerja, maka diperoleh biaya pemindahan bahan per meter = = Rp 843, Penentuan Biaya Material Handling Berdasarkan jarak total layout awal sebesar 274 m dan berdasarkan jarak total relayout menjadi 204 m, maka dapat dihitung biaya material handling per bulan dan pengurangan biaya yang terjadi. Biaya pemindahan bahan sebelum relayout per bulan adalah : = Rp 843,-/m.hr x 274 m x 26 hr = Rp ,- Biaya pemindahan bahan setelah relayout per bulan adalah : = Rp 843,-/m.hr x 204 m x 26 hr = Rp ,- Pengurangan biaya pemindahan bahan per bulan adalah : = Rp ,- - Rp ,- = Rp ,- Kesimpulan Dari hasil perhitungan dan analisis di atas, dapat disimpulkan: 1. dengan menerapkan group technology yang terbentuk, maka didapat total pengurangan jarak material handling antar mesin/fasilitas produksi setelah relayout sebesar 70 m dan pengurangan biaya material handling sebesar Rp ,- per bulan. 2. berdasarkan relayout, dengan metode BEA menagalami peningkatan jumlah produk jadi sebesar 0,8125 unit per hari, mengalami efisiensi kinerja dengan penurunan waktu tunggu rata-rata sebesar 0,575 menit. Referensi Assauri, S Manajemen Produksi Operasi. Jakarta: Lembaga Penerbit FE-UI. Budiyanto, J Plant Design dan Material Handling Layout. Surabaya: Saint dan Tehnologi. Groover, M.P Automation, Production System and Computer Integrated Manufacturing. Prentice Hall International. Heragu, S Facilities Design. New York: PSW Publishing Company. Kakiay, J.T Pengantar Sistem Simulasi. Yogyakarta: Andi Offset. Kelton, D.W.; Sadowski, R.P.; Sadowski, D.A Simulation With Arena. USA: McGraw Hill. Law, A.M. dan Kelton, D.M Simulation Modelling and Analysis. USA: McGrall Hill Inc. Pritsker, A.B Simulation with Visual SLAM and AweSim. New York: John Wiley and Sons. Schroeder, R.G Manajemen Operasi. Jakarta: Penerbit Airlangga. Simatupang, Togar M Pemodelan Sistem. Klaten: Penerbit Nindita. Subagyo, Pangestu Statistika Terapan.Yogyakarta: BPFE-Yogyakarta. Jurnal Ilmiah Teknik Industri, Vol. 4, No. 3, April 2006, hal

10 138 Walpole, Ronald E. Dan Myers, Raymond H Ilmu Peluang dan Statistika Untuk Insinyur dan Ilmuwan. Bandung: ITB. Wignjosoebroto, Sritomo Tata Letak Pabrik dan Pemindahan Bahan. Surabaya: ITS.. Djunaidi, dkk. Simulasi Group Technology System Untuk Meminimalkan...